Решение Solar inCode получило сертификат ФСТЭК России

Решение Solar inCode получило сертификат ФСТЭК России

Решение Solar inCode получило сертификат ФСТЭК России

Ростелеком-Solar, компания группы ПАО «Ростелеком», национальный провайдер сервисов и технологий для защиты информационных активов, целевого мониторинга и управления информационной безопасностью, получила сертификат ФСТЭК России на Solar inCode, решение для контроля защищенности исходного кода приложений.

Использование сертифицированного программного обеспечения является обязательным требованием для государственных, а также многих коммерческих организаций. Сертификат соответствия №4007, выданный ФСТЭК России, удостоверяет, что решение Solar inCode отвечает требованиям к программному обеспечению по 4 уровню контроля отсутствия недекларированных возможностей (НДВ). Solar inCode также входит в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных, что позволяет использовать его в организациях, реализующих программу импортозамещения в области ИБ-решений.

Функциональность, позволяющая решению даже без доступа к исходному коду приложений проверять их на наличие ошибок и уязвимостей методом статического анализа, делает Solar inCode уникальным инструментом для контроля защищенности унаследованного и стороннего ПО. Также в число преимуществ решения входят широкий список детектируемых уязвимостей, низкий процент ложных срабатываний и поддержка большинства современных языков программирования.

С помощью Solar inCode защищенность своих приложений проверяют S7 Airlines, Яндекс.Деньги, «МТС Банк», «Всероссийский банк реконструкции и развития» и многие другие организации финансового, телекоммуникационного и ИТ-сектора.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru